基于GM(0,N)模型的瓦斯涌出量简易预测

瓦斯涌出量具有非线性、时变与多变量等特点,对其进行准确预测具有很大的难度.在考虑初始数据的重要性基础上,对现有的GM(0,N)模型进行适当改进,得到改进的GM(0,N)模型.改进的GM(0,N)模型以一次累加生成算子(1-AGO)作为模型生成基础,没有引入导数,模型求解所得最小二乘解相对简便.结合某煤矿影响瓦斯涌出量的多因素数据,进行建模与预测,运行过程简易.与GM(0,N)模型、GM(1,N)模型比较,效果较为理想.     

基于灰色GM(1,N)模型的广西北部湾港口物流预测研究

通过考察广西北部湾港口物流的现状,采用广西北部湾2007年以来第一产业增加值、第二产业增加值、进出口总额、固定资产投资额等数据,运用灰色GM(1,N)模型对广西北部湾港口物流进行预测,并提出利用地域优势,大力发展整车口岸;充分挖掘资源,打造特色经济口岸;加大港口建设,促进港口转型升级;多方通力合作,培养港口专业型人才;深化中国-东盟港口城市合作网络,积极推进"互联网+港口"等建议,以期为政府相关部门提供决策参考.     

融合粗糙集的GM(1,N)幂模型在短时交通流预测中的应用

实时准确的道路网短时交通流预测是智能交通系统的核心内容和难点问题.由于交通流的非线性、复杂性和不确定性,使得传统的交通流预测不能取得满意的效果.基于GM(1,N)幂模型,建立了一种道路网多段面短时交通流预测模型.考虑到上游路段与预测路段之间相关性,引入粗糙集理论确定模型的相关因素序列.针对传统参数求解方法最小二乘的不足...     

基于多源监测数据的瓦斯涌出量GM(0,N)-ELM预测研究

为实现小样本监测数据条件下矿井瓦斯涌出量的短时精确预测,提出了一种基于灰色预测GM(0,N)模型和极限学习机(ELM)的瓦斯涌出量耦合预测模型.模型根据矿井瓦斯涌出量作用机理及影响因素相关性分析,确定预测模型的主要影响因素;利用GM(0,N)模型对矿井瓦斯涌出量进行预测,分离出涌出量趋势项和波动项;利用ELM模型对瓦斯...     

复数阶GM(1,N)模型及其应用

针对传统和分数阶的GM(1,N)模型不能较好的调整新旧信息权重的问题,通过将模型的阶数从实数拓展到复数,则可以同时调整实部与虚部、新信息与旧信息之间的权值,建立复数阶的GM(1,N)模型(简记为CAGM^z(1,N)模型).并采用复数编码粒子群算法对数据进行求解,从而获得更好的预测结果.最后分别以某地道路交通事故、某地粮食产量数据等为例,运用CAGM^z(1,N)模型进行计算比较,结果表明:CAGM^z(1,N)较GM(1,N)模型有更低的平均误差、更好的精度.     

面向混频数据的时滞GM(1,N)模型

采样频率不同、间距不等的混频数据背景下,考虑时滞是系统要素间因果作用的常见现象,提出含时滞参数的混频GM(1,N)建模方法。根据时滞特征不同,将模型划分为两类:同步推移型时滞GM(1,N)模型和累积型时滞GM(1,N)模型。同步推移型用于表征时滞长度固定但起始时间不确定、具有管道延迟性质的时滞关系。累积型用于表征时滞长度不确定、因果效应逐步叠加的时滞关系。将指数Almon函数作为时滞分布函数,该函数可完全由数据驱动生成递增、递减、S型、U型、钟型等多种形态,有助于挖掘混频数据中的时滞信息。数值分析的结果验证了模型的有效性。模型对于存在低频小样本数据的混频时滞系统具有很强的适用性。     

基于GM(1,N)模型的郑州市房地产价格预测

首先从房地产需求、房地产供给、宏观经济三个方面对影响郑州市房地产价格的因素进行了灰色关联度分析.分析结果显示,造成郑州市房地产价格上涨的主要因素为:城镇居民可支配收入,竣工房屋平均造价,人均GDP,而土地供应面积和贷款利率对房地产价格的影响不大.然后,根据主要因素,建立了相应的GM(1,4)预测模型,对郑州市未来5年的房地产价格进行了预测.预测结果表明:房地产价格依然会继续上涨,且以每年约9%的增长率增长.     

灰色GM(1,1)模型的改进模型在房地产价格指数预测中的应用

提出了一种结合非线性回归技术的灰色GM(1,1)模型的改进模型.利用我国的房地产价格指数预测作为研究对象,用以验证所提方法的有效性和准确性.根据实证结果,说明了新的改进模型有效提高了经典灰色模型的预测精度.     

利用GM(1,1)模型预测曲线波形

针对给出的函数y=f(x),x∈[a,b],将其值域进行n等分,设yi为其中任一分点,对应x=xi(i=1,2,…,m),用GM(1,1)模型对序列{x1,x2,…,xm}进行预测,得到曲线y=f(x)在下一段时间与直线y=yi的交点位置.当GM(1,1)模型的误差较大时,可利用带有残差修正的GM(1,1)模型进行残差修正,以提高GM(1,1)模型预测值的精确度.     

基于Riccati方程的灰色多变量时滞MDRGM(1,N,α)预测模型

针对Riccati方程中含有多变量时滞效应的灰色系统建模问题,提出一种多变量时滞MDRGM(1,N,α)预测模型及其求解方法,给出了参数估计计算过程及近似响应式.在此基础上,通过数据仿真及不同模型间的对比分析验证了模型的有效性、准确性.结果表明:新构建的预测模型在预测具“S”型特征的时间序列数据时具有一定的应用价值.     

基于改进的GM(1,1)-Markov链组合模型广东省单位GDP能耗预测

本文以灰色系统理论的GM(1,1)模型和随机过程理论的Markov链模型为基础构建了一个动态GM(1,1)-Markov链组合预测模型。该模型同时利用了GM(1,1)模型对序列趋势因素良好的拟合能力和Markov链模型对残差序列信息的提取能力。为进一步提高该模型的预测精度,用泰勒(Taylor)近似方法和新信息优先的思想对该模型进行了改进。最后,以1991-2014年广东省单位GDP能耗数据实证了该模型的预测效果。     

中国碳排放与能源消费关系实证研究——基于VEC模型

中国碳减排问题成为世界关注的焦点问题.研究碳排放与能源消费关系有助于实现2020年碳减排目标.选取1953-2008年中国碳排放和能源消费数据,运用协整理论、向量误差修正模型(VEC)和Granger因果关系分析,对中国碳排放量与能源消费之间的相互关系进行实证研究.研究结果表明:碳排放与能源消费之间存在协整关系,能源消费增加1%,碳排放将增加0.9646%,即碳排放对能源消费的长期弹性为0.9646.从短期误差修正模型来看,碳排放与能源消费之间具有动态调整机制.非均衡误差项的存在,能够保证两者之间长期均衡关系的存在.Granger因果关系研究表明:碳排放与能源消费之间互为双向因果关系.通过脉冲函数和方差分解分析了模型的动态特征.根据研究结果,提出降低能源消费和减少碳排放对策.     

中国能源消费、碳排放与经济增长的区域差异性研究

基于1990～2010年我国30个省市面板数据,采用面板计量分析方法,考察我国源消费、碳排放与经济增长三者之间相互影响关系对空间区域的依赖性.研究结果表明:能源消费、碳排放与经济增长三者之间不仅存在着相互影响的关系,且具有显著的区域差异性.各省份的经济发展均为各地区能源消费增长的重要诱因之一,这与能源消费与经济增长具有较高关联度的结论保持一致.北京、辽宁、吉林等16个省份碳排放变化与经济增长变化之间的的弹性系数为负值,而天津等其他14个省市碳排放总量还将伴随着经济增长而增长,所以弹性系数为正值,这点隐含说明当区域经济水平较高时,该区域也将拥有更多优势条件来减低碳排放,实现碳减排最终还是需要依赖于发达的经济水平.     

灰色预测GM(1,1)模型的一点改进

讨论了灰色预测GM(1,1)模型理论上存在的一些问题,认为在解微分方程dXdt(1)+aX(1)=b进行预测公式推导时,把-X1(1)=X11作为已知条件来确定微分方程的解是不合理的,而应根据实际情况,不局限于{X(1)(k)}序列,直接从最后的平均相对误差ε-=n1∑k=n1ε(k)入手,将-ε看作是常数cm的函数,求出满足Min{-ε(cm)}的cm值即可,并在此基础上推导出cm的计算公式,形成新的灰色预测公式,从而进一步提高预测精度,最后经过实例验证新的预测公式的正确性及可行性.     

新陈代谢灰色模型在中国碳排放量预测中的应用

中国碳排放问题已经成为世界关注的焦点问题,预测中国未来的碳排放有助于实现2020年碳减排目标.通过选取2005~2011年中国碳排放数据,利用新陈代谢灰色模型对中国碳排放进行短期预测.模型检验结果表明:相对误差为二级,平均精度为一级,预测结果与实际值出入较小,到2015年中国碳排放量将超过31亿吨碳.针对研究结果,提出发展低碳经济提高能源效率和发展非石化能源来降低碳排放的策略.     

The modeling mechanism,extension and optimization of grey GM (1, 1) model

The modeling mechanism of GM (1, 1) model is studied by using the thought of matrix analysis in this paper, the extension form GGM (1, 1) model based on the fractional order accumulated generating is put forward and its theoretical significance is analyzed. Furthermore, the influence of multiple transformation, translation transformation for the initial value and generating series on model parameters and predictive value are researched, then the quantitative relation among them is deduced and an optimization model and corresponding algorithm in practical modeling are presented.     

渐消记忆GM(1,N)模型及应用

采用引进遗忘因子的方法,得到了渐消记忆的 Ｇ Ｍ （１, Ｎ）模型,把这一模型用于分析黑龙江省工业总产值与其相关因素之间的发展关系,得出的结论符合该省的实际情况,与此同时,并指出了该省加快经济发展而应采取的有效措施     

基于GM(1,1)残差模型的科技园区财政收入预测

根据科技园区财政收入预测的需要,在对历史数据分析的基础上,利用灰色预测理论建立了丰台科技园区财政收入预测的GM(1,1)模型,为了提高预测精度,用GM(1,1)残差模型对其修正,得出预测公式.通过预测结果的对比分析和模型的后验差检验,证明预测模型精度较高.模型的应用为科技园区财政收入预测提供了一种科学方法,同时也为园区管理决策提供了依据.     

累加生成的改进和GM(1,1,t)灰色模型

根据卷积变换可提高变换序列光滑度的特性和累加生成的机理,对灰色建模中的序列生成方式和GM(1,1)模型加以改进,用线性序列对建模序列作卷积变换,建立带线性时间项的灰色模型GM(1,1,t),实例计算结果表明GM(1,1,t)模型的模拟精度较GM(1,1)模型有较大提高且适用范围更广.